Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5424
материалов
01
Локальные LLM для реверс-инжиниринга: что реально может Qwen 3.8 27B, а где нужен человек
Разбираем, что локальные LLM вроде Qwen 3.8 27B реально умеют в реверс-инжиниринге: объяснение ассемблера, именование псевдокода, скрипты для Ghidra и IDA. Плюс
02
Дешёвый прогноз и дорогая проверка: как ИИ меняет цену владения кодом и прогнозами
Разбираем, почему ИИ довёл стоимость правдоподобного отчёта или прогноза до центов, а проверка всё ещё стоит часов. На примере curl, данных METR о замедлении на
03
ИИ ускоряет гонку уязвимостей: как автоматизация меняет сроки между патчем и эксплойтом
Автоматический анализ диффов и бинарников сокращает срок между выпуском патча и первой попыткой эксплойта. Разбираем аналогию с высокочастотной торговлей, дилем
04
Почему маленькая LLM перестаёт умнеть после первого дообучения: разбор эксперимента и открытые вопросы
Первый раунд дообучения поднял результат маленькой LLM с 53% до 59%, а дальше рост встал: 54-57% на четырёх раундах, причём режим «с нуля» не уступил накоплению
05
FileDig: Windows-версия DigUp для анализа файлов - что подтверждено и кому подходит
FileDig - это Windows-версия утилиты DigUp, анонсированная в сообществе LocalLLaMA 11 октября 2026 года. Разбираем, какие факты подтверждены, чего в анонсе нет
06
Запуск GLM-5.3-Flash на двух Ascend 310P: практический опыт и оптимизация vllm-ascend
Пользователь запустил 320B MoE-модель GLM-5.3-Flash на двух Ascend 310P и поднял генерацию с 8 секунд до 8–9 токенов в секунду. Разбираем конфигурацию на 311 04
07
Project Maya: запуск GLM-5.3-Flash на 321 млрд параметров на своём GPU
Project Maya запускает GLM-5.3-Flash на 321 млрд параметров прямо на локальном GPU: до 118 токенов/с на четырёх RTX 4090, кванты с 97,7-99,2% точности FP8 и Ope
08
Рейтинг LLM для 10–16 ГБ VRAM: что реально запускается локально в 2026 году
Субъективный рейтинг из 12 моделей, которые укладываются в 10–16 ГБ VRAM и 26–32 ГБ RAM: Gemma 4 26B-A4B, Qwen 3.6 35B-A3B, GLM-4.7-Flash 31B и другие. Разбирае
09
EXL3 на Jetson Orin: форк exllamav3 для Gemma E4B с упором на prefill
Автор под ником cortexist форкнул exllamav3, перенёс в него код из little-gemma V1.0 и обошёл llama.cpp по prefill для Gemma E4B на Jetson Orin Nano Super 8GB.
10
MCP против CLI: почему агенту достаточно --help и как инструментам для разработчиков попасть в S-тир
Разбираем тезис Джеффри Хантли: MCP-сервер не даёт ничего сверх CLI с проработанным --help. Что такое S-тир и F-тир, как проверить свою CLI на агентопригодность
11
Паттерн Dual-LLM: как безопасно давать AI-агентам читать недоверенные источники
Dual-LLM разделяет агента на две модели: привилегированная планирует вызовы инструментов и не видит недоверенный текст, изолированная читает письма или веб-стра
12
AI-агенты в мессенджерах: обзор решений, которые заменяют приложения в 2026 году
Разбираем, как AI-агенты работают прямо в SMS, iMessage, RCS, WhatsApp и Telegram вместо отдельного приложения: что публично подтверждено у Instinct, Caddy, Com